Pythonは一定の需要があり、かつ他の言語と比較して学習ハードルが低いため未経験者での習得できプログラミング未経験者がPythonエンジニアを目指す方法

最終更新日:2020年6月9日

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IoTやAI開発の分野で用いられるプログラム言語Python。ITエンジニアがIoTやAI開発の職につくためには、Pythonの学習が欠かせない時代になりました。今後はWebアプリケーション開発の分野でもPythonの採用が増えると見られており、Pythonエンジニアの需要は増加傾向にあります。それでは、未経験者がPythonエンジニアとして転職するためには、はどのようにスキルを身につけるべきなのでしょうか。ここでは、Pythonの特徴やPythonエンジニアの業務内容、勉強方法などについて解説します。

1. Pythonの特徴とよく使われる分野

まず、Pythonの特徴やよく使われる分野、Pythonを使った仕事などについて解説します。

Pythonの特徴

Pythonは1990年に開発された汎用プログラミング言語です。特定のOSや開発環境に依存せず、可読性や開発効率、メンテナンス効率を向上させやすいことから注目を集めています。以下は、Pythonが持つ特徴を整理したものです。

構文がシンプルで記述量が少ない
Pythonの構文は非常にシンプルで、構文規則の数も少ないことで知られています。つまり、プログラマが覚えることが少なく、習得までのハードルが低いのです。Pythonの哲学を記したドキュメント「The Zen of Python(Pythonプログラマが持つべき心構え)」には、次のような基本ルールが謳われています。

・複雑であるよりもシンプルな方がよい
・可能な限り、誰もが理解できるひとつの方法を選択する

こうした内容からも、Pythonが「シンプルさ」「可読性の高さ」を重視した言語であることがわかります。

最小限の記述で多くの処理を行える
Pythonは、最小限の記述で複雑な処理を行える「高機能な言語」でもあります。例えば、ある処理を実装するために他の言語では10行の記述が必要だとしましょう。一方、Pythonを使用すれば10行を3行程度にまで短縮することが可能です。これは、Pythonが持つ標準機能の豊富さに起因しています。また、標準機能を活用することでテスト工数も圧縮できるため、(標準機能部分についてはテストを省略できる)、開発効率の向上につながります。

標準ライブラリが豊富
Pythonは標準ライブラリの豊富さも強みのひとつです。Pythonの日本語公式リファレンスの中にある「Python標準ライブラリ(※)」には、一般的なシステム開発で頻繁に用いられる処理に関するライブラリが並んでいます。代表的なところでは、「数学関連のライブラリ」「ファイル操作」「並列処理」「ネットワーク処理」などが挙げられるでしょう。こうしたライブラリを活用することで、経験の浅いエンジニアでも高度な処理を実装できるのです。

※参考:「Python標準ライブラリ

外部ライブラリ、フレームワークも豊富
Pythonには、別途インストールすることで使える外部ライブラリも豊富に用意されています。例えば機械学習関連の開発で頻繁に使用される「TensorFlow」や「NumPy」は、その代表例と言えるでしょう。また、Webアプリケーション開発では「Django」「Flask」といったフレームワークもよく使用されます。こうした外部ライブラリやフレームワークには、分野や役割に応じて専門的な処理を行うアルゴリズムが実装されています。例えば、ビッグデータから数式モデルを見出すために用いられる「単回帰分析」は、ごく簡単な事例であっても20行弱の記述が必要です。ここで、外部ライブラリを使用することによって、同様の処理を2行程度で実装可能になります。

Pythonを使った仕事

Pythonのスキルを身につけると、例えば以下のような業務ができます。

ビッグデータを用いた数値解析や分析
ビッグデータを解析したり、データの特徴を把握したりして、関連性を見つけるプログラムの多くがPythonを使って作られています。ビッグデータ解析は多くの業界で利用が期待されており、サービス業、物流、販売業、農業などで人やモノ、情報の流れや動向を把握して無駄を省いたり、効率的に業務を行ったりすることに役立てられています。意外に感じるかもしれませんが、ビックデータを利用できる業界は、ITに直接関係のない分野にも数多くあるため、Pythonエンジニアはこれからさらに幅広い活躍が期待されています。

人工知能(AI)ソフト開発
人工知能エンジニアもPythonスキルが役立ちます。人工知能はたくさんのデータを処理して、自動的に学習を行う「機械学習」スキルを使っています。その機械学習の仕組みに一般的に使われているのがPythonです。後述する某通信事業者のロボットもPythonに対応していることで有名です。さきほどのビッグデータ解析と人工知能利用を組み合わせることもできます。
 
前述したようにPythonには豊富な標準・外部ライブラリが用意されており、機械学習・ディープラーニング向けのライブラリは特に充実しています。「TensorFlow」「Caffe」「Scikit-learn」「Theano」といったライブラリを活用しながら、AI・機械学習・ディープラーニング関連の開発で活躍するのがPythonエンジニアなのです。
 
ビッグデータをPythonで解析して傾向をつかみ、加えてPythonを使った人工知能で自動的に最適な指示や情報を提示することができます。

自動運転システム開発
また、最近話題になっている自動運転の実現にもPythonが使われています。車に付けたセンサーが検知する歩行者や障害物といった情報を処理して、適切な操作を行えるように、自動運転のエンジニアはPythonを使って技術開発を行っています。

その他のPython利用例

ほかにも、以下のようなものにPythonが利用されています。

Webアプリケーション開発
YouTube、InstagramやDropboxといった多くの人に利用されているWebアプリがPythonを使って開発されています。これまで、Webアプリケーションのサーバーサイド開発では、JavaやPHP、Rubyなどが採用されてきました。しかし、最近では徐々にPythonでの新規開発も増えてきています。サーバーサイド開発では、フロントエンドからの指示を受けて実行される、複雑な内部処理(DB操作を含む)を実装します。Pythonエンジニアは、「Django」「Tornado」「Bottle」「Flask」といったWeb開発用のフレームワークを活用し、Webアプリケーションを作成することができます。

ロボットに搭載される感情エンジン
大手通信事業者が販売しているとあるロボットは、人間の発言や表情の変化を学習します。学習結果からロボットの反応や言葉が変わるという仕組みです。その感情に反応する技術に使われているのがPythonです。Pythonの技術を習得することで、このようなWebアプリの分野やロボット開発・制御の分野での活躍の可能性も広がります。

現在話題になっているIT技術を開発する言語ということもあり、Pythonの人気は今後もますます増加していくでしょう。

IoTデバイスの制御
ハードウェアの小型・高性能化とセンシング技術の発達によって、IoT(Internet of Things)の活用が急速に広まっています。IoTの分野では、マイクロコントローラ(電子機器の制御に使われる超小型のプロセッサ)がハードウェアとセンサーを連動させる役割を負っています。このマイクロコントローラ上で動作するプログラムを「MicroPython」と呼ばれるPythonの一種で行う事例が増えているのです。MicroPythonはC言語で記述された言語をPythonで動作させるための言語であることから、Pythonの知識・スキルが大いに役立ちます。

2. プログラミング未経験者のPython学習方法

多くの将来性ある分野に使われているPythonですが、プログラム未経験の場合には、何から始めていいかわからないと思います。その際には、まず書籍や資格試験を活用して基礎知識を定着させていきましょう。また、実際にPythonを書いて正否を添削してくれるWebサイトや、動画を使ってPythonの書き方を解説してくれるWebサイトがあるので、それを活用しましょう。

書籍

スラスラわかるPython(岩崎 圭・北川 慎治・寺田 学、翔泳社)

Python初学者のための入門書です。Pythonエンジニアがおさえておくべき基礎構文を、日本語による事例と図を交えながら丁寧に解説しています。プログラミングの経験自体が浅い人間にも理解できるように、重要な部分の解説は繰り返し行われている点が特長です。
Python未経験者ならば、一度は目を通しておくべき書籍のひとつです。

動かして学ぶ!Python Django開発入門(大高 隆、翔泳社)
Webアプリケーション開発に特化したフレームワーク「Django」を解説している書籍です。Webアプリの設計・動的機能(フォーム)の作成、認証処理やDB・クラウド連携など、現代のWebアプリケーション開発に必要な工程を万遍無く解説しています。ただし、何らかの言語でシステム開発を行った経験を持つ「中級者向け」の内容であるため、IT業界未経験者には少しハードルが高いかもしれません。

Pythonデータ分析/機械学習のための基本コーディング! pandasライブラリ活用入門(Daniel Y. Chen・吉川 邦夫・福島 真太朗、インプレス)

機械学習の開発に使用されるライブラリを解説した書籍です。著名なライブラリのひとつである「pandas」を中心に、データ分析や機械学習で使用されるライブラリの導入・活用手順を解説しています。こちらも、Pythonの基礎知識を習得している中級者向けの書籍です。そのため、基礎知識を習得してから読み進めることをおすすめします。

資格試験

Python3エンジニア認定基礎試験

Pythonエンジニアとしての基礎力を問われる入門レベルの視覚です。全40問で構成され、合格ラインは正答率70%です。基礎的な構文の問題が出題されるため、Pythonエンジニアとして基礎レベルの知識を習得している証明になり得ます。

Python3エンジニア認定データ分析試験

2020年春からスタートした新しい資格です。基礎構文に加え、「データ分析」「数学」「ライブラリ(pandas)」など実際の開発業務で頻繁に使用される知識が出題されます。こちらも全40問で正答率70%が合格ラインです。前述のPython3エンジニア認定基礎試験と併せて習得することで、一定以上の実践力を持つことを証明できるでしょう。

プログラミング初心者向けの学習サイト

まずは、未経験者向けのコースが多く用意されているサイトをご紹介します。

ドットインストール
1つの解説動画が5分以内にまとまっているものが多くあります。初心者向けに作られており、Pythonだけでなく多くのプログラミング言語が紹介されています。
無料で見られる動画も多々ありますが、月額料金を支払うことでAndroidアプリの作り方、iPhoneアプリの作り方、ブログに使われるWordPressの使い方など多岐にわたる動画が閲覧できるようになります。スマホでの閲覧も可能なので通勤中に学習することもできます。

Schoo
こちらも動画を見ながら学習できるサイトです。無料の動画もありますが月額980円(税込)を支払うことで、プログラミング学習に限らず充実したさまざまな動画を見ることができます。
クラウドソーシングサイト活用説明、フリーランスになった際の受託仕事の探し方など、仕事を進める上で役に立つだろう動画が豊富です。こちらもスマホで閲覧できます。

Progate

説明に沿ってプログラムを入力すると、実行結果が画面上で確認できます。入力誤りがある場合には、その箇所が表示されます。Pythonはもちろんのこと、HTMLやJavaScript、Swiftなど、さまざまな言語の学習コースが用意されています。iPhoneやAndroid版アプリもあるので、手軽に学習を行うことができます。

基礎的なコースは会員登録をすれば無料で受講することができますが、すべてのコースを利用するためには月額980円(税込)の支払いが必要です。

本格的にPythonや機械学習を学べるサイト

次に、本格的にPythonが学べるサイトをご紹介します。これらは、ひと通り学習を終えると、実務レベルのテクニックを身につけることができるように作られているのが特徴です。

PyQ
月額3,040円(税込)~と比較的費用がかかりますが、Pythonに特化した学習サイトであり、機械学習やデータ分析まで学ぶことができます。ひと通り学習を終えると実務で通用するレベルのスキルを身につけられるようになっているので、非常に専門性の高いサイトです。

Aidemy
チケットを利用してネット講座を聴講するタイプの学習サイトです。月額プラン制のため、プランによりもらえるチケット枚数が異なります。Pythonの基礎に加えて、画像認識や深層学習といったAIプログラミングで使用する仕組みを包括的に学ぶことができます。

分野ごとにおすすめ受講コースが紹介されており、どのコースを受講すればどの技術が身に付くかがわかりやすく説明されています。

3. Pythonの需要と将来性

では最後に、Pythonの需要と将来性について解説します。

需要

近年、AIやディープラーニング、機械学習の普及によってPythonの需要は伸び続けています。実際に、レバテックキャリアの調査でも2019年時点で前年比2.5%程度の案件数増加があり、増加率はJavaに次いで2位です。業界業種を問わず企業のデータ活用が本格化しはじめており、現在進行形でPythonエンジニアの需要は伸び続けていると言えます。

将来性

Pythonが得意とする分野(ディープラーニング、自然言語処理、機械学習)は、Githubでも人気のコミュニティであり、現在もコミュニテの規模が拡大し続けています。さらに複数の検索エンジンからプログラミング言語の話題性をインデックス化しているTIOBEのランキングでは2020年時点で3位につけており、エンジニアや企業の間で話題の中心となっている言語であることがわかります。
また、近年は画像・音声認識、機械翻訳といった、以前は一部のハイテク企業だけが独占していた技術が、容易に活用できるようになりました。いわゆる「AIの民主化」です。
こうした事情を考慮すると、今後もPythonが使用される機会は増えていくと予想されます。

※参考:TIOBE Index 2020

4. まとめ

これからプログラミングを学び始める未経験者の場合にも、レベルに応じた学習サイトを上手に活用すれば、独学でもPythonを学ぶことができます。空き時間にスマホで学習できるサービスもあるので、気軽に学習を始められるでしょう。ぜひ、Python学習をスタートしてみてはいかがでしょうか。

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